import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-e3c88c1501a944b3dc8898dd57cec623fa5bd7cd49d001ceeef7aeddd1094d'
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = 'https://a0ai-api.zijieapi.com/api/llm/'
os.environ["EMBEDDING_MODELEND"] = 'Doubao-embedding'
os.environ["LLM_MODELEND"] = 'Doubao-pro-32k'
# 导入LangChain中的提示模板

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 创建原始模板
template = """您是一位专业的鲜花店文案撰写员。\n
对于售价为 {price} 元的 {flower_name} ，您能提供一个吸引人的简短描述吗？
"""
# 根据原始模板创建LangChain提示模板
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 打印LangChain提示模板的内容
print(prompt)

input_variables=['flower_name', 'price'] 
output_parser=None 
partial_variables={} 
template='/\n您是一位专业的鲜花店文案撰写员.\n对于售价为 {price} 元的 {flower_name} ，您能提供一个吸引人的简短描述吗？\n'
template_format='f-string' 
validate_template=True

# 导入LangChain中的OpenAI模型接口
from langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAI

# 创建模型实例
# model = OpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo-instruct')
model = ChatOpenAI(model=os.environ.get("LLM_MODELEND"))
# 输入提示
input = prompt.format(flower_name=["玫瑰"], price="50")
# 得到模型的输出
output = model.invoke(input)
# 打印输出内容
print(output)

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